|
|
Absolute deviation, 绝对离差
R, j& _7 F7 A0 h, @) aAbsolute number, 绝对数8 I3 y" r/ z2 O9 i% H
Absolute residuals, 绝对残差% k$ o; `7 Q$ I
Acceleration array, 加速度立体阵
, C4 K w h. w5 [- Z3 v# PAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
& [: \6 U7 D. WAcceleration normal, 法向加速度
( v- |1 R' _& K/ sAcceleration space dimension, 加速度空间的维数+ M8 o; B. D {$ F
Acceleration tangential, 切向加速度1 q& G4 w3 _1 k' i# p0 f
Acceleration vector, 加速度向量
3 u' P0 ^ P1 d* q( o. MAcceptable hypothesis, 可接受假设 O1 i0 @2 |% F) v
Accumulation, 累积
- n) r# T) C; w6 s: sAccuracy, 准确度, V! L6 Y4 y ` J/ v7 M5 R
Actual frequency, 实际频数
- V3 c9 E2 {: O% {. {/ CAdaptive estimator, 自适应估计量
, C1 `* b( u' `. J# t! v6 c! q. S0 hAddition, 相加8 U% J n/ V, U1 Z* X: `2 v
Addition theorem, 加法定理
+ D+ i/ K: ?1 }7 m2 fAdditivity, 可加性* \5 K( e0 j+ T; W1 x% X, P
Adjusted rate, 调整率( M+ ^2 r2 u' N: `& J9 e1 f
Adjusted value, 校正值" y! f2 P( m N2 X3 V
Admissible error, 容许误差& T" U$ I* i. c$ d, f
Aggregation, 聚集性
" N+ y7 D7 p" Q) v, xAlternative hypothesis, 备择假设) } x6 W1 Y/ ?4 N" s0 a
Among groups, 组间9 C% k, w- \: B- u
Amounts, 总量8 C' w: |- n' v# x. s
Analysis of correlation, 相关分析1 V. ^3 u: v. X
Analysis of covariance, 协方差分析& A0 \& N/ z! D" v7 B/ g, S1 A
Analysis of regression, 回归分析
; @8 k8 ~( S# r9 w6 [Analysis of time series, 时间序列分析
% l# ]) N$ i' y% G3 e" ]Analysis of variance, 方差分析9 f5 t0 v! Y4 l# q
Angular transformation, 角转换- j) \# G; S6 a' A- K
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析0 c+ E' t- o+ B4 f/ l
ANOVA Models, 方差分析模型1 F R2 L- `2 `0 O
Arcing, 弧/弧旋; ~8 Y+ U u% U+ w
Arcsine transformation, 反正弦变换" \2 S2 \* k. p6 ~3 M/ D
Area under the curve, 曲线面积
' D, } n: _6 t. WAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 ( K5 M& U* x# Q; S8 J+ ]) V
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 % u; v' @/ t: r8 c
Arithmetic grid paper, 算术格纸# @* [; l3 l# H G1 `, T
Arithmetic mean, 算术平均数
9 s, P+ A2 v# C0 nArrhenius relation, 艾恩尼斯关系/ @; B8 e c7 m: x
Assessing fit, 拟合的评估
! n- b! b9 F2 a, A# m5 TAssociative laws, 结合律" j M/ {; k L) {, h; W* q
Asymmetric distribution, 非对称分布$ T5 k+ @% Y) d* u& ?5 B" S
Asymptotic bias, 渐近偏倚6 } ^& f- E( c
Asymptotic efficiency, 渐近效率
& i/ `% n v9 } L, n! u$ D3 LAsymptotic variance, 渐近方差 h1 S O9 a5 f Q
Attributable risk, 归因危险度
5 \* h0 c& ~) S2 y0 b; y: C# S) GAttribute data, 属性资料7 m8 Y3 S3 m$ a; b1 R V
Attribution, 属性# z# L) p& k4 y6 D% [2 ^: D
Autocorrelation, 自相关
$ O5 g$ j8 g. bAutocorrelation of residuals, 残差的自相关
7 y' F$ E0 O; S* F1 ~Average, 平均数
6 ~2 S* Q9 _$ W" \ x9 q* v0 zAverage confidence interval length, 平均置信区间长度$ W' N+ m9 i- q
Average growth rate, 平均增长率
; [2 Q- t5 z- W% A" k* |2 WBar chart, 条形图
+ s- C% P# ^# P @$ b$ q8 OBar graph, 条形图5 H4 H b% |% h+ Y( I0 b7 V: A0 S
Base period, 基期0 x2 M; g) R: B# c; L
Bayes' theorem , Bayes定理
+ Y$ o' t& `' kBell-shaped curve, 钟形曲线 q& Q* _6 |2 E2 R
Bernoulli distribution, 伯努力分布
: o" K, D# ~6 l) SBest-trim estimator, 最好切尾估计量
4 V0 v4 g) Z5 U1 @. b1 G5 yBias, 偏性
4 o# H- |" t6 }! f6 y0 TBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归, M) d# \' r- O* B. I8 {' w
Binomial distribution, 二项分布
! s/ v* |) K1 E7 N2 b8 G( aBisquare, 双平方, Y1 @- ]* v7 k- S) |- E
Bivariate Correlate, 二变量相关! Z9 O2 N! `7 V, j: Y5 Z* {5 b
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
. A8 S! |! N4 `5 i; @Bivariate normal population, 双变量正态总体0 j# O+ Z( e; h2 h1 }
Biweight interval, 双权区间
7 Q# W, Y# \8 H8 \; s+ z5 S5 o! EBiweight M-estimator, 双权M估计量
" ~( Y0 u- {' r! N+ }Block, 区组/配伍组 ]: g) ^: I A. ?: L9 a
BMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包% ] }+ H0 q0 W* ?. U
Boxplots, 箱线图/箱尾图
. Y) w4 Y# h5 o L% T% O" B5 f! FBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点0 t! v9 K3 ]/ T5 G$ {3 E+ t
Canonical correlation, 典型相关1 r( Y/ F2 U$ ^, ^+ _% `0 [
Caption, 纵标目9 Z8 o4 }3 L) [; `
Case-control study, 病例对照研究) p( Y7 n- k0 g- b. S
Categorical variable, 分类变量: g1 h1 p7 `( o
Catenary, 悬链线
) c* m6 _- m: N0 r Y$ X u" fCauchy distribution, 柯西分布
- T: {# W, A; Q5 k! fCause-and-effect relationship, 因果关系
; l+ w4 u' ~% i+ ~- W" DCell, 单元
' O! r0 i7 }5 @' VCensoring, 终检
1 A4 f! T1 Z% z/ v: A$ yCenter of symmetry, 对称中心8 O: w: m( @9 ~) \. N5 t
Centering and scaling, 中心化和定标
7 p* l" F9 U6 _Central tendency, 集中趋势
* k, W" a) j3 L$ k; e' bCentral value, 中心值
3 E, p9 v2 l& Q4 n; }: WCHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测8 N9 J5 N4 |5 H6 p) M6 f2 x
Chance, 机遇8 @& D" ^- R+ ?
Chance error, 随机误差
" x- R, u3 Y, ^: ~; SChance variable, 随机变量
5 Q. v) T- v+ V! M4 u+ \Characteristic equation, 特征方程
& S2 i5 l) ?8 h( M# N5 e4 }( KCharacteristic root, 特征根
5 e C9 y& L7 ?+ HCharacteristic vector, 特征向量
! n ], a8 \; u) N5 P! n( D4 F! ^Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
1 ?0 J+ d! j& o% i1 wChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图( y6 i" K" a, m i# d# v+ d% {: h
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
_: P" t/ Q, e& o+ F( v5 o; t$ ~Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
. s* y, y7 S2 B* e) S, m# L0 aCircle chart, 圆图
8 Y5 G2 v7 @0 e) tClass interval, 组距
6 U8 ~( x+ j% r/ }' n) YClass mid-value, 组中值# R9 k7 r d8 n
Class upper limit, 组上限+ f5 ~& H/ k' v7 B
Classified variable, 分类变量$ L6 H$ ?( V/ R8 _
Cluster analysis, 聚类分析, ~/ f5 w4 x6 n) S2 k
Cluster sampling, 整群抽样0 T6 U+ C' ~4 D2 V
Code, 代码( D8 d' l. y4 c. c7 B' }) i; p
Coded data, 编码数据
# j% i" w; P" ?1 k5 ~* I: r5 ACoding, 编码- G' d% }" l5 j' Q
Coefficient of contingency, 列联系数
% J* ^. C; O8 {! e% ]Coefficient of determination, 决定系数6 |( F+ p# w6 s7 O* J% M6 k6 D8 K
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数- H2 }4 f& w6 Y4 P
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
* M: R* S/ a* l/ D5 j: W. yCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数" r- ^1 ?* t$ ?( s
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数7 Z5 ~. y4 \/ B8 Z
Coefficient of regression, 回归系数( x) r! [5 z4 c6 @
Coefficient of skewness, 偏度系数' y. L1 ]0 e3 W3 r9 ^) H/ P
Coefficient of variation, 变异系数, D# S1 H2 Z( e, |/ B9 E
Cohort study, 队列研究2 m4 w! B$ I9 u
Column, 列
$ [8 t- s8 Y# G, r2 G* l) LColumn effect, 列效应& Z7 E* X+ p7 g# F! C( u
Column factor, 列因素6 v* D. z! r! K5 G$ p8 D
Combination pool, 合并$ w7 J% V4 V) I( u# p
Combinative table, 组合表, K5 v' [( p5 |$ S- i' q, Y7 C
Common factor, 共性因子
8 n: _1 ]8 S/ A; [2 K H1 RCommon regression coefficient, 公共回归系数% W9 ^. `# J1 _ s5 K& A* E' n" j
Common value, 共同值
# M& h- K$ S) }: x3 E% X: W" QCommon variance, 公共方差2 w) r, e) Z( d. y, [$ B7 Q; i. e
Common variation, 公共变异0 U" i% Q- P0 |+ Y+ c9 y
Communality variance, 共性方差! p* E* ?( Z5 c$ g! A F- v; h
Comparability, 可比性
0 r1 |( q" m) G; r8 h6 ?5 Q$ OComparison of bathes, 批比较8 @$ [) A) @' l
Comparison value, 比较值
9 S7 P" p7 o( m; p) V/ s% ACompartment model, 分部模型) ?: \1 J: m$ L
Compassion, 伸缩
7 i D' n" H! |! w! t+ }- S1 J8 JComplement of an event, 补事件* f& D+ a+ Z$ {" R( N, l& g
Complete association, 完全正相关
" M( `5 [1 G. v H( \4 dComplete dissociation, 完全不相关/ `6 q/ S% ^, d8 q
Complete statistics, 完备统计量$ G4 X3 Z# A9 P! X+ F# c- z
Completely randomized design, 完全随机化设计
: O( P; Y, d: F1 N5 e; N zComposite event, 联合事件
" |9 L3 J. I& [5 K0 U# O4 W4 w q( ]Composite events, 复合事件
) e c+ [+ |7 r0 NConcavity, 凹性) ]" x+ |1 O/ c2 l; q8 H6 O
Conditional expectation, 条件期望
- W" X6 ^7 S9 s) c. qConditional likelihood, 条件似然/ Z! D$ `- k y( M2 t
Conditional probability, 条件概率( f# ?: n( a* y
Conditionally linear, 依条件线性8 Q/ n, H d" B0 W0 C+ {+ I
Confidence interval, 置信区间8 n! c ^- i" d9 u# b
Confidence limit, 置信限
! G, P; X; m9 d7 K" t) M* r! xConfidence lower limit, 置信下限
% D K3 n3 z, k9 yConfidence upper limit, 置信上限* }4 T# h4 L2 {0 n& F2 x
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析/ n* b" i8 i! [% a/ ^4 H, s
Confirmatory research, 证实性实验研究
9 X k' `7 H% v+ dConfounding factor, 混杂因素# x0 w! `6 f/ b2 J
Conjoint, 联合分析
. ?; ~% l; m5 a; R( `- a( H* HConsistency, 相合性
( F$ u6 w) K" k) NConsistency check, 一致性检验
c w5 I$ W3 }( @/ H( B, ]Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计) [& u* E) L# ~. |- ~
Consistent estimate, 相合估计% ?- q+ t* |" I" R
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归) v" E& t# H; S5 b4 F2 F
Constraint, 约束
: @' d6 U0 R" s* B: x. R* fContaminated distribution, 污染分布
# |6 r( D, U4 q, M- E- H0 PContaminated Gausssian, 污染高斯分布: L% |4 \+ j- A
Contaminated normal distribution, 污染正态分布: p: H1 h! `$ a* I
Contamination, 污染9 }: Z' }( T* x; f, J7 P' }8 J/ j
Contamination model, 污染模型
5 F& T6 a/ U' f( ^6 w8 a' WContingency table, 列联表
* H" U5 F, d JContour, 边界线
( V0 O0 H" N, }1 s0 xContribution rate, 贡献率
) E {# A4 D7 [$ V9 KControl, 对照
& n# Y" S0 y/ F4 YControlled experiments, 对照实验
# S: Q1 B/ {2 ^Conventional depth, 常规深度. c( a& I- P ?# C7 ]1 r9 w. `! V
Convolution, 卷积. P+ m: T. [8 D& Y, w
Corrected factor, 校正因子* U0 a L0 `5 H# d) @% u3 R
Corrected mean, 校正均值
* V9 T4 D: [, _ K5 ?7 G; _Correction coefficient, 校正系数" C% X; l3 J- u$ ^& U3 g
Correctness, 正确性, Z: p/ G6 W( C# S( a# B
Correlation coefficient, 相关系数
8 W. @2 \9 w/ p) F; D9 E, W \7 SCorrelation index, 相关指数
- ?3 m& l1 [* ]/ P+ ^# yCorrespondence, 对应
0 H; I5 A$ k; ~( t. R9 d8 L8 D/ gCounting, 计数: _8 d3 j# _ S. L: w
Counts, 计数/频数/ H2 n7 N; H- M8 s( e
Covariance, 协方差. A( m8 p/ n b; C, ^) w
Covariant, 共变
0 N5 b7 c9 D; {3 sCox Regression, Cox回归; t' z- e( `' T8 |2 J
Criteria for fitting, 拟合准则
8 k' }% _! g8 E( p1 gCriteria of least squares, 最小二乘准则
' y$ }' e2 B! {& O' C. j0 @& qCritical ratio, 临界比
; g, S+ f9 h2 _# n- PCritical region, 拒绝域
* J9 m9 p. C! j) qCritical value, 临界值% ^/ X# _" a: k$ m, T
Cross-over design, 交叉设计
- Q' u7 l1 F; t1 ^ WCross-section analysis, 横断面分析. G; i& N& Y# s( h
Cross-section survey, 横断面调查
. D: p; {: M( YCrosstabs , 交叉表
- e. p. J* `, k$ Y# c a. l% n0 sCross-tabulation table, 复合表3 `2 J9 P) W! |3 }; g6 I
Cube root, 立方根% L5 R- Q8 w) [6 q k& k; r
Cumulative distribution function, 分布函数
$ b% b4 V3 |5 r7 r# B7 a) X. eCumulative probability, 累计概率
+ T7 p$ h+ T q$ R$ FCurvature, 曲率/弯曲( B' t/ A/ c1 [ c! Z6 |
Curvature, 曲率
4 ]2 Z% u' Z+ [# v, X; |Curve fit , 曲线拟和
! V' S, ~$ I4 Z* y; x$ R) ZCurve fitting, 曲线拟合1 J, g: {5 P6 r# V3 Q1 t. p
Curvilinear regression, 曲线回归
" C2 D0 {, c4 kCurvilinear relation, 曲线关系/ ~9 |; I$ ~0 N4 O) G8 _
Cut-and-try method, 尝试法
$ v7 j% g9 d* NCycle, 周期4 e# [& |% f- G& h" W& Y6 Z* a
Cyclist, 周期性# ^& ~1 A3 a7 P! |6 s: t- s
D test, D检验& M/ j! Z6 k) Y+ }! l% V; O
Data acquisition, 资料收集
5 J n' v0 \8 p) G: MData bank, 数据库: t- w' N1 g/ T5 D7 P: H z+ W
Data capacity, 数据容量
# j( x& P, L& A5 u7 ?/ S5 y5 FData deficiencies, 数据缺乏 M1 y$ N8 O, R( J! D2 q/ |/ b* [
Data handling, 数据处理
+ K U( w' F: `- Q% d) G/ R5 u) b+ AData manipulation, 数据处理
% p, \# R9 _6 U( w6 n8 K+ AData processing, 数据处理# r3 A& t6 _$ X) R/ @
Data reduction, 数据缩减+ N" {0 ^$ c* ~: ?
Data set, 数据集' M: ?# R2 F [$ I2 M B a
Data sources, 数据来源
7 }) ^8 T9 U. h# r/ Q0 P8 OData transformation, 数据变换' }9 U2 b; o. l( `' g8 O
Data validity, 数据有效性( T, P7 j3 r: A- n$ h
Data-in, 数据输入
' d+ v* K' e, bData-out, 数据输出2 O9 c! C+ D& f' [ K, X8 H) B
Dead time, 停滞期, t- n; l/ t% j5 [6 x% c5 p
Degree of freedom, 自由度0 y/ T4 O! t7 k& `/ q9 @" H. U
Degree of precision, 精密度( Y8 W& O/ p# W0 z5 c# \
Degree of reliability, 可靠性程度, l _, ~/ r, w0 c8 T5 k
Degression, 递减! Y( z- E- U0 T0 ]; M! m
Density function, 密度函数; F, h0 W$ i1 e2 G) d
Density of data points, 数据点的密度2 W7 v- S. e; y) V6 S7 Q
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
7 X; @( c3 G# G! L# C9 ~, ~Dependent variable, 因变量" V! V( u% a6 {9 \7 a: B4 Q
Depth, 深度
; @5 K+ q8 a" s- Z H0 BDerivative matrix, 导数矩阵
5 v# U: g- S" aDerivative-free methods, 无导数方法) f$ X$ }) m# y/ ^8 j: x8 O& l) d
Design, 设计4 y2 S$ N% m2 v: | c
Determinacy, 确定性
* g8 W7 `! N1 E8 ~: s% f, ^Determinant, 行列式
( ~/ W) S2 O' u$ p4 J4 JDeterminant, 决定因素, }( ~( D, q3 ?
Deviation, 离差
8 P0 a* Z) i/ E! m3 q8 @Deviation from average, 离均差3 o5 S! C) r, ~5 n& j, Z6 c: K" ^; r
Diagnostic plot, 诊断图
3 X4 E/ n, E" t! \Dichotomous variable, 二分变量
& o- L$ h; |# \2 F& D, M" }' u5 vDifferential equation, 微分方程
7 `, n: Q$ ^; c7 }& GDirect standardization, 直接标准化法
4 @$ \' f5 D/ f ^Discrete variable, 离散型变量
) Z" n# g8 ?$ X! |0 ODISCRIMINANT, 判断
1 d. I; e( b0 jDiscriminant analysis, 判别分析
. A* j7 k! A0 K s- D2 O+ @Discriminant coefficient, 判别系数2 y+ J2 g1 e: M7 c1 u5 C: {3 }
Discriminant function, 判别值: s' R7 f9 h4 o2 v8 p
Dispersion, 散布/分散度1 C9 [2 j1 w+ T7 B3 R) G
Disproportional, 不成比例的$ t/ L3 R: o% T
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量7 D9 `$ P9 M# z3 p9 V: d7 {
Distribution free, 分布无关性/免分布
3 G0 `0 Y4 S7 [; X: q( z! fDistribution shape, 分布形状
& b, [: _( [& x; M% @: V. ~Distribution-free method, 任意分布法
/ i( p4 X- H$ `( R: FDistributive laws, 分配律
3 {0 i3 }* u" q* K E% q+ N* wDisturbance, 随机扰动项
! r2 `9 ~: g [0 vDose response curve, 剂量反应曲线6 c8 x! r- G2 p2 P- ^
Double blind method, 双盲法6 m1 w9 ^% [* P" F4 Y. ]2 z5 t7 l
Double blind trial, 双盲试验
! Z- v! O9 N: H4 \Double exponential distribution, 双指数分布
0 V. B( m8 A" y UDouble logarithmic, 双对数$ _2 m0 [+ v; U% j+ H
Downward rank, 降秩* j( X9 e& ]$ N6 h- i6 `! M6 {* r
Dual-space plot, 对偶空间图
4 F4 |4 Q) M6 W. @! H% f, R2 _DUD, 无导数方法5 Z# Z( z: ]$ k2 _$ m/ C% Y
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
" g' X# |/ K4 D; S; N' nEffect, 实验效应
6 j+ r) V4 W: {; E" U% b/ L% Q( sEigenvalue, 特征值) i- |; A& P3 \& Z. u X; W0 E
Eigenvector, 特征向量
5 u+ y1 \% s# h: x# BEllipse, 椭圆( W' ^- }' o5 c x4 }. s8 A1 p
Empirical distribution, 经验分布" h0 w# D8 p3 _
Empirical probability, 经验概率单位8 `% t1 o, n1 N8 f; y* u" }: r
Enumeration data, 计数资料
2 f) A R/ C8 Y0 DEqual sun-class number, 相等次级组含量# a- h9 g+ y; f9 ^# W3 n
Equally likely, 等可能
0 e" s X- D$ b+ R% H5 |7 `Equivariance, 同变性
- b- z( b s2 |( |Error, 误差/错误9 n" Z0 j6 T6 A. d& A0 }* D
Error of estimate, 估计误差; Z! F ?1 q9 R$ _* Z
Error type I, 第一类错误 h) @+ C7 K( G* ^. U. M+ z
Error type II, 第二类错误- [) R R/ D `! C7 {9 ]9 _
Estimand, 被估量
4 X) W! x& M( _Estimated error mean squares, 估计误差均方
9 I9 |' G4 Q8 c, XEstimated error sum of squares, 估计误差平方和+ g0 l. v3 ?8 b3 W7 a( o
Euclidean distance, 欧式距离6 p. p- L+ \5 {1 }9 n
Event, 事件
2 m2 L+ a! M$ |0 U, SEvent, 事件
+ f0 r! `4 S3 O! H3 I. Z3 gExceptional data point, 异常数据点7 e' C9 I$ g: O1 @4 Z) _
Expectation plane, 期望平面, U8 \% C( Z7 o3 j/ S
Expectation surface, 期望曲面9 V% J& r9 G7 ^* ?& A
Expected values, 期望值/ p# G" s4 j, t* @# y% M u/ r
Experiment, 实验
1 ?# c$ r" u+ B' { HExperimental sampling, 试验抽样
: v) O7 |* W5 X6 ]Experimental unit, 试验单位8 v+ {# {! S7 A" ^: W0 ]8 M7 @
Explanatory variable, 说明变量
* l! I8 |0 O4 W3 B, TExploratory data analysis, 探索性数据分析
+ `8 S6 y" G' w# Y) f- uExplore Summarize, 探索-摘要
5 J; f+ t z* f0 H: K9 UExponential curve, 指数曲线
+ A1 @9 K8 n5 d3 s$ K8 ~Exponential growth, 指数式增长
u! D4 N. k1 xEXSMOOTH, 指数平滑方法
7 @0 F' O3 U ~3 U0 xExtended fit, 扩充拟合7 Q/ l/ }" v5 m2 D1 K/ T( P
Extra parameter, 附加参数; C) {4 {& g J1 A
Extrapolation, 外推法
' Q+ h, \" z zExtreme observation, 末端观测值6 N7 ~& s2 I2 v6 Y) T$ _
Extremes, 极端值/极值/ l( U0 }- {& T- p
F distribution, F分布% B% c6 h4 j$ g a/ z# Q1 r
F test, F检验
" Y3 X0 J6 G, H* V2 F+ PFactor, 因素/因子
4 `# D: d& k+ RFactor analysis, 因子分析1 o& T6 j- M k" E2 ^1 m
Factor Analysis, 因子分析5 _) Q# ?$ ?/ ]
Factor score, 因子得分 ; ?- H$ ^# S. c$ n8 T
Factorial, 阶乘: t( \9 l" D% p7 {4 v
Factorial design, 析因试验设计
9 }& L5 h7 n# @# I" U2 d$ K0 U/ \ cFalse negative, 假阴性2 S5 S% v" v$ L& D
False negative error, 假阴性错误
9 q! [3 a4 U& [4 v: I6 OFamily of distributions, 分布族
, D' R. b# J _% H+ J! g6 O" gFamily of estimators, 估计量族
: g) b& N7 d) ?' UFanning, 扇面$ Z9 a* w: E1 {- p
Fatality rate, 病死率
2 q1 Y' ?: ]0 T8 d4 QField investigation, 现场调查
0 t. R! Y: m3 Y9 H4 Y3 I& C5 o% VField survey, 现场调查
, J4 Y3 l, S, H, T3 wFinite population, 有限总体
6 u; f+ o% D. r' K6 R5 L, d& l8 I, @6 t% vFinite-sample, 有限样本
" R# u9 h8 I# |First derivative, 一阶导数) a8 t6 n/ T: a6 v+ M$ N
First principal component, 第一主成分& ]9 g. W5 M4 n3 \) [9 t; O! g
First quartile, 第一四分位数! j7 h- f; \# Y
Fisher information, 费雪信息量
& _8 c1 S- `+ Y3 T% A, n5 o) j& lFitted value, 拟合值
7 Y; T7 i% [$ b7 }: J+ K+ `# gFitting a curve, 曲线拟合
. k( e& P4 @+ A6 k1 [5 [/ H. I% NFixed base, 定基
# M' M; E( S) eFluctuation, 随机起伏6 \; X3 r) `% J6 U3 G3 U4 l8 T8 C
Forecast, 预测
7 H4 w0 d, z# T9 z( N6 GFour fold table, 四格表# T( I1 b+ Y) x' D# p2 C- ?
Fourth, 四分点
) {7 H! q- B: B* s& T% g7 P3 s6 C1 E" rFraction blow, 左侧比率
# A. A: {$ J; C. A u# wFractional error, 相对误差/ h- N: O- w7 g A' D+ b/ W* E
Frequency, 频率% J8 A2 N. V/ M0 z4 {) e
Frequency polygon, 频数多边图
2 e+ k9 i0 `' l( @7 ~- r1 _Frontier point, 界限点8 g" H. n0 `/ G ^6 z9 @! Y4 D* k' O
Function relationship, 泛函关系5 I6 ^+ {, o- M
Gamma distribution, 伽玛分布
# i- B& @" a3 @Gauss increment, 高斯增量
3 {) _& [ l! I) [" JGaussian distribution, 高斯分布/正态分布& k2 `. r, M7 E) U0 H% k6 v! f7 u
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量0 V3 j! k- k5 n f! `3 J, ^8 u, l
General census, 全面普查
- t5 l. _6 F8 @& {- q4 YGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 8 c( f G1 R7 l, p1 I/ `3 A+ K
Geometric mean, 几何平均数; p# B/ F; u- ^( q# Y
Gini's mean difference, 基尼均差
7 I( v& W' w) S; AGLM (General liner models), 一般线性模型
. E0 {5 u; U2 O8 iGoodness of fit, 拟和优度/配合度
& a9 [( z8 p! O$ T/ q! oGradient of determinant, 行列式的梯度
7 u: ?9 q$ S2 \8 dGraeco-Latin square, 希腊拉丁方: C; ]: ]+ f2 n1 S% y9 {
Grand mean, 总均值5 Z3 e& h$ i( R2 H& }6 o
Gross errors, 重大错误; z4 j1 F3 B' E! h/ [% M
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
5 T+ C3 H( W/ v% w& o4 G, oGroup averages, 分组平均1 Z0 G3 R8 m9 R$ a: L3 ~
Grouped data, 分组资料! R$ k5 ~+ g6 n! E6 a( n7 J( k; J
Guessed mean, 假定平均数" R% _0 h8 P2 k2 {
Half-life, 半衰期- i' k" ]$ O" o" Z! t# c, Z
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量% X5 t* T' r& V c. d5 n
Happenstance, 偶然事件/ r4 s% Y" W$ r3 K% S* O5 Q7 B7 Z. t
Harmonic mean, 调和均数
- X j/ j' i, \) p7 eHazard function, 风险均数
3 p1 p; w, G' K2 a3 zHazard rate, 风险率5 m2 {2 [, M. X( N; R
Heading, 标目
! I+ h/ I. z+ D) X' z) g9 vHeavy-tailed distribution, 重尾分布6 K- ~2 ~2 X' M6 Q! N1 O) t9 K+ ~
Hessian array, 海森立体阵. [. M3 {' h; [4 t5 k
Heterogeneity, 不同质; o2 M( g- J0 s' y6 b4 D
Heterogeneity of variance, 方差不齐 # @3 ?& K9 c* c. B( N
Hierarchical classification, 组内分组
- w0 h8 m, R5 u$ p; v x9 ]6 ?4 rHierarchical clustering method, 系统聚类法( _7 c6 ^5 [: H
High-leverage point, 高杠杆率点
% }$ M4 g7 w+ [& R* O iHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
, ~' L, P) a& @* t- HHinge, 折叶点: G. Q# \+ y; W; l
Histogram, 直方图
$ W4 r% g/ o' J3 DHistorical cohort study, 历史性队列研究 " L* J4 Y- K1 K, e& x1 V1 y
Holes, 空洞4 z5 u& Y, F2 J6 c. ^
HOMALS, 多重响应分析
& M& o5 O1 \- N# Y0 E9 wHomogeneity of variance, 方差齐性: D0 G6 `; h9 ?- F
Homogeneity test, 齐性检验
* C6 i$ _& r. F( |3 sHuber M-estimators, 休伯M估计量
) K8 Q7 Y7 N1 a7 AHyperbola, 双曲线
/ Z+ n* m3 j! R' f$ x1 J: fHypothesis testing, 假设检验
- s$ N7 ~) i: }- f6 N* ^+ X2 n- AHypothetical universe, 假设总体
& k, Z( D! V/ t' bImpossible event, 不可能事件
3 t2 H$ ] j& K$ PIndependence, 独立性3 n% P3 P7 B2 d% K% }- \
Independent variable, 自变量! Q1 \& S8 R! B. A
Index, 指标/指数
5 [& y+ M, C) j) X) EIndirect standardization, 间接标准化法* Q) u5 z' M3 X3 j
Individual, 个体; n0 N7 t* Z2 o" g$ n
Inference band, 推断带
' D% E& Q2 S% CInfinite population, 无限总体4 B/ p% T+ I& ^
Infinitely great, 无穷大
* w, f a) u% L& P' x; p% G- WInfinitely small, 无穷小7 H, H, o) |$ ~# A
Influence curve, 影响曲线
: K& g# v. Z2 e* r: x5 ]# qInformation capacity, 信息容量) Y! O" g5 J% K, f- a% f
Initial condition, 初始条件( N) O9 b% N, N! l
Initial estimate, 初始估计值1 _& j+ g. G( W% c
Initial level, 最初水平, y- N8 [8 U) L
Interaction, 交互作用( M* x, H' Q1 B- k' N6 ~! u
Interaction terms, 交互作用项
. [: L' ?. T" G6 R1 H* ?Intercept, 截距
k4 ?/ E( v# i5 Y" SInterpolation, 内插法
- ~& p1 x0 J! PInterquartile range, 四分位距
3 i" P6 i6 X) GInterval estimation, 区间估计
! [* }+ d% \3 X% {$ v- Y6 O$ w% QIntervals of equal probability, 等概率区间
/ H4 s6 t$ V, G! d: ^0 f- bIntrinsic curvature, 固有曲率' {0 B- ?' {8 K+ ?) |" f$ S+ @
Invariance, 不变性
& l: [, ~! x; I) x- [1 [Inverse matrix, 逆矩阵
3 a& Y5 V: Z, C/ BInverse probability, 逆概率
# t: e0 y) `$ }* mInverse sine transformation, 反正弦变换, I$ L, E7 ]+ b: w
Iteration, 迭代
: N0 i3 p2 s6 b3 T9 I2 s/ \Jacobian determinant, 雅可比行列式$ J# y& R6 X c+ S0 k# T
Joint distribution function, 分布函数% _. e* @ c9 R
Joint probability, 联合概率 P% @! _! p1 i$ J" S) i/ b
Joint probability distribution, 联合概率分布& Q+ K9 \( |! K4 @5 d
K means method, 逐步聚类法
t; l6 i5 i. O4 T9 q0 H# d eKaplan-Meier, 评估事件的时间长度
- U) E1 M ]$ q# D6 R7 F" VKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图" @4 ]/ ?* r& b$ t6 m% t
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关1 `5 ?$ ~$ u7 \8 _6 w' y% T2 C$ k4 A3 {
Kinetic, 动力学
1 V' \5 ~3 V3 P& k2 YKolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验" ~+ w0 g, T' C$ `' M* r0 r
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
" U/ e# a& g8 n, K7 u3 _- ]Kurtosis, 峰度+ s1 D; N& b7 X7 q; N) W
Lack of fit, 失拟
/ v3 C, A' {! h- s: n0 S) tLadder of powers, 幂阶梯
7 |9 d6 s B: Y; {1 k# U* ALag, 滞后
' _; l: O; x+ v# S4 c5 [ y3 J! jLarge sample, 大样本
& H+ E# A6 C& j# y4 U W: XLarge sample test, 大样本检验
. X( Y T2 I5 [Latin square, 拉丁方6 p1 _ h+ w5 i. Z
Latin square design, 拉丁方设计
+ W9 M" J% w( W: b; LLeakage, 泄漏
' G6 s R1 Z' W+ J# eLeast favorable configuration, 最不利构形: y, |( P* P, J, O, m
Least favorable distribution, 最不利分布4 k+ N D1 w9 @. q8 a* f
Least significant difference, 最小显著差法
0 G+ i& N2 L% k6 iLeast square method, 最小二乘法
) D/ E' [" Y) S; V: @Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
5 {. W+ s+ K B7 {Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合! y; @% j8 _- ~, u- R, g/ X- v) q: Y
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线4 H7 g/ f K$ A! p5 |2 y' I1 s
Legend, 图例; [8 ?' {8 Z4 `+ t* j
L-estimator, L估计量( B( j( X _: v" F9 e6 c
L-estimator of location, 位置L估计量
# T% b$ x# V! z6 T0 eL-estimator of scale, 尺度L估计量& q D9 Q+ }1 U: E2 {0 E
Level, 水平- ]) V6 k3 ]/ [# j3 @6 h6 K
Life expectance, 预期期望寿命. {5 M% R8 C1 w
Life table, 寿命表
- K# `% e) S1 }( b2 i( gLife table method, 生命表法0 C/ W {% I2 j- B% J1 V6 ]' i- n
Light-tailed distribution, 轻尾分布
% ^* H9 ]; w1 ?6 u; R* E2 ?Likelihood function, 似然函数7 [( ^ `1 s, V7 v
Likelihood ratio, 似然比* }$ B1 o( |& C/ R5 f0 Z% K
line graph, 线图
7 R/ R* [: B- Z0 V; MLinear correlation, 直线相关. s1 N( G9 i+ A, @
Linear equation, 线性方程' A) C3 O, G0 ?, w7 {6 M& m3 Y
Linear programming, 线性规划
7 d2 V+ _6 k$ SLinear regression, 直线回归 n. U( a4 T+ Q+ r: Q
Linear Regression, 线性回归
5 y6 p9 M, ?5 ~" M% }* oLinear trend, 线性趋势
- u+ U& c' D; g9 u; {5 hLoading, 载荷 - X. H% F+ z( |; N. V9 h
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性$ N$ y2 D( M0 l: w
Location equivariance, 位置同变性
! j% y9 H& p' x% E0 CLocation invariance, 位置不变性% A$ P) Z) k% @% |0 B3 \% e( H& P
Location scale family, 位置尺度族/ g5 k# P$ P/ D$ S H* E
Log rank test, 时序检验
4 }9 r, S- M( @1 J* Z. M) e0 K7 j2 ~Logarithmic curve, 对数曲线
; x! T5 O5 p. m7 w" ILogarithmic normal distribution, 对数正态分布
6 g9 G% ?) p5 v4 F1 D' lLogarithmic scale, 对数尺度
3 k5 a- c$ P" u$ P9 L7 G, \: k# _Logarithmic transformation, 对数变换
4 r7 q% c8 x6 p0 iLogic check, 逻辑检查6 }6 H* B4 R7 T6 P N) @! A* M
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
2 \% \7 Y' r8 h7 HLogit transformation, Logit转换
( x1 y. Z: ^. C; R/ q' ]* |6 HLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
8 s2 \( [& v1 ^- r( j$ X4 R3 w2 VLognormal distribution, 对数正态分布1 Y8 s7 y: a- |$ N: r H
Lost function, 损失函数7 m% t, H) y: Q/ f M* s
Low correlation, 低度相关
! P$ U3 c3 ]2 ILower limit, 下限* P! r4 s8 M) d9 p+ j j6 J, ]
Lowest-attained variance, 最小可达方差
/ V( g" |& b5 j! f! jLSD, 最小显著差法的简称
6 i8 q$ I2 d0 p- V5 w0 O ^1 LLurking variable, 潜在变量% j; |0 W5 \/ m
Main effect, 主效应% x7 f; X. s% g- ^# p
Major heading, 主辞标目
}& r2 s. L* c7 EMarginal density function, 边缘密度函数2 v) p Z+ |2 \ \, M
Marginal probability, 边缘概率
; k- z" _* s$ Q: gMarginal probability distribution, 边缘概率分布
! ?- K% T: e+ l JMatched data, 配对资料- x9 t: {( {( Q- E" T' N
Matched distribution, 匹配过分布* x2 m6 \' Z2 b9 ?$ [& C- P% D
Matching of distribution, 分布的匹配9 }* J: y5 b) T- C" Q
Matching of transformation, 变换的匹配7 o1 ^$ k- g; p3 x$ y
Mathematical expectation, 数学期望- V2 T4 x' f% Z' |
Mathematical model, 数学模型* H. m* h, Q) G, t$ N
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量1 x2 n4 W" A- E, J( E1 |+ \9 a' Z1 p
Maximum likelihood method, 最大似然法
/ p# O$ {! o' B x) L9 OMean, 均数. ?- A! V; M# d2 U8 G; a$ w4 t
Mean squares between groups, 组间均方; @$ Y; I1 g+ y3 z6 p) W
Mean squares within group, 组内均方
) {6 ^1 i# e0 l1 [$ o$ TMeans (Compare means), 均值-均值比较' A$ g& \2 b8 W6 w% ^
Median, 中位数
9 z% {# h w* ]8 U1 F0 u( S- {Median effective dose, 半数效量
7 a! t0 q; Z2 eMedian lethal dose, 半数致死量7 ]/ n/ u& E/ [0 H$ @
Median polish, 中位数平滑0 I; ^( q/ g# p: |7 {( S0 l
Median test, 中位数检验
# m" v6 q& T7 h$ z, E. D, A( HMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量% `, I% Y2 X' a9 O
Minimum distance estimation, 最小距离估计
6 N- R+ u; t4 pMinimum effective dose, 最小有效量% @. \7 l& d6 w: f# t* U* j' `2 X
Minimum lethal dose, 最小致死量- q5 s6 T* b- o6 q* Y1 ^
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
+ s; o- y" V; T% DMINITAB, 统计软件包
* v7 a2 W% o, B3 GMinor heading, 宾词标目7 f" v6 k0 t6 ?* ?9 j
Missing data, 缺失值
, n0 \; I5 o! i1 y4 j: ]. ~: i: ^Model specification, 模型的确定
/ x" h' T5 e$ N# Y- T& bModeling Statistics , 模型统计1 r. l2 A/ m0 l' \# U8 T
Models for outliers, 离群值模型
) O5 u! k6 ?$ v6 s. QModifying the model, 模型的修正
1 y! w% N" m! R9 \' iModulus of continuity, 连续性模/ h/ P3 J/ O, d- t3 G# x# E+ g
Morbidity, 发病率 - c4 |, `! i# Q0 S& c# {: v
Most favorable configuration, 最有利构形0 C* Z, S2 O5 t, x& p5 x5 b
Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度7 Q2 j; F$ O. |
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
/ t$ N8 F) A. p8 gMultiple comparison, 多重比较
. G; G. [* M3 oMultiple correlation , 复相关
( Z- O/ G/ z8 W$ d! U5 l# D/ fMultiple covariance, 多元协方差
# A9 W6 `& }- [& S2 cMultiple linear regression, 多元线性回归6 x4 ^6 r9 [6 f ?6 F( H0 x3 n
Multiple response , 多重选项
. t6 r% i7 {6 f7 W5 dMultiple solutions, 多解
( Z' T& [/ X3 [6 I) uMultiplication theorem, 乘法定理
4 W% U& u" k$ tMultiresponse, 多元响应) {+ R2 V' v Q7 N* T5 a' h+ U; J: A
Multi-stage sampling, 多阶段抽样2 w. P* B) i0 T* j5 Z
Multivariate T distribution, 多元T分布
- z4 ]# L9 q. x7 s8 C/ m }6 UMutual exclusive, 互不相容3 H" V5 h. e* c9 y
Mutual independence, 互相独立
4 Z. x5 f# J1 P; _6 ?Natural boundary, 自然边界0 g, Z6 W+ E' i5 ^7 I* E% [
Natural dead, 自然死亡
' y/ E7 o& F/ w) X+ B7 w; a6 s! ^Natural zero, 自然零& G9 R8 K& X, M1 j+ k8 ^3 s
Negative correlation, 负相关
8 s" q* t, r# R1 ~5 z( yNegative linear correlation, 负线性相关
1 r6 }5 x0 R, }% H6 uNegatively skewed, 负偏- I! c, Y; ?9 T
Newman-Keuls method, q检验
# N# o3 z' f% _. L2 {' aNK method, q检验
0 V% C' l6 l" b+ eNo statistical significance, 无统计意义
% X3 N5 r+ m4 @/ oNominal variable, 名义变量2 |6 N8 Z: q0 ]
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
: j: Q& |! b0 ~Nonlinear regression, 非线性相关
! h0 v# ^; l. U5 n2 w3 O R2 zNonparametric statistics, 非参数统计" C4 J, B5 A& F4 E
Nonparametric test, 非参数检验
/ I- |/ i6 l: }! W4 xNonparametric tests, 非参数检验
8 D& P+ L( X: n0 ENormal deviate, 正态离差8 _0 F2 i; l3 Y, M9 V, |
Normal distribution, 正态分布; ]+ I4 t% @6 u* H0 c" P, E
Normal equation, 正规方程组
. N/ ?: G$ s: I2 cNormal ranges, 正常范围4 E, [3 I: m! P/ e5 ?% ~
Normal value, 正常值) W4 G/ C% Y$ G8 m( \! i. w1 l
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数2 {" m b5 C( U! I& A
Null hypothesis, 无效假设 2 y/ K) S" T/ A" N" a9 V
Numerical variable, 数值变量: h! ]# D1 K+ @; O9 q# J
Objective function, 目标函数
' o) m' ^* l/ l, P$ ?Observation unit, 观察单位! Q/ @1 I2 } J: N5 ~! R5 p M. C; p
Observed value, 观察值( U h+ H, ^0 y! D
One sided test, 单侧检验
# L" Y4 `) i9 u7 {2 P0 |One-way analysis of variance, 单因素方差分析* p" R/ V/ J; l# A! c9 G
Oneway ANOVA , 单因素方差分析& p! h7 P1 s; {2 L
Open sequential trial, 开放型序贯设计
. b% M/ |. ]% F# }/ ?Optrim, 优切尾& ?# Q' p* s; W& M
Optrim efficiency, 优切尾效率+ r7 Y0 H) P8 J! [8 {9 i N) a: x4 T4 d
Order statistics, 顺序统计量
2 n( H _- m, A" cOrdered categories, 有序分类& ^8 @' y9 d; I4 `
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归! O w1 V! c* O, C6 j; f: W9 o/ G+ T
Ordinal variable, 有序变量 k/ k) G# u3 q8 K) ^& v5 K: G0 b
Orthogonal basis, 正交基
" j" |) X+ a% HOrthogonal design, 正交试验设计3 r! Q c4 A5 {7 X9 q3 P
Orthogonality conditions, 正交条件0 ?. B5 a2 \8 r, K; U
ORTHOPLAN, 正交设计
2 J: S" B, |7 n- FOutlier cutoffs, 离群值截断点" d, |8 D6 H* |0 H
Outliers, 极端值
' I+ y2 Q$ R5 LOVERALS , 多组变量的非线性正规相关
! o/ j/ C$ i9 o7 s; @- oOvershoot, 迭代过度
' Q/ w2 X$ Z8 K, K2 q$ t1 ~Paired design, 配对设计6 I- _" {. `; F5 m
Paired sample, 配对样本8 f3 K. f$ P, X! }2 b
Pairwise slopes, 成对斜率: B! E, @" A. }
Parabola, 抛物线
- x1 ?1 b% A: ], `* ~: |, c5 {7 _Parallel tests, 平行试验. k3 u4 ]3 Q& Q* K7 ]" M' n4 r
Parameter, 参数: d! O% F+ y( h7 p
Parametric statistics, 参数统计
' Z- _, _+ \' ^" F8 }! gParametric test, 参数检验. L4 \: {# l: E5 T- C
Partial correlation, 偏相关+ a% h5 a6 C+ s; z8 |7 I
Partial regression, 偏回归
* j2 W* R# }) F$ L, S+ T( e4 J dPartial sorting, 偏排序8 N# w/ c! C: i" X* h8 k
Partials residuals, 偏残差9 W ~/ f8 H, M# G8 d% d
Pattern, 模式
2 L4 O/ e- N' K# x6 `) U# gPearson curves, 皮尔逊曲线, f: [( v) S8 Z! V" e; I
Peeling, 退层9 V& F/ E& M9 q \8 A7 [( U2 x
Percent bar graph, 百分条形图
* V! M# Z$ F; i* y5 aPercentage, 百分比' ^# j& } s6 _, |5 W# L1 x# c
Percentile, 百分位数
3 S- R3 c8 b1 d& ?; WPercentile curves, 百分位曲线6 X' w- s9 U9 f0 G) L0 t. Q
Periodicity, 周期性
4 R* d+ D, \. ^+ \) PPermutation, 排列
3 s! v( G. Q% K, YP-estimator, P估计量
2 _1 K, W( q0 d5 cPie graph, 饼图
6 a: p! \, G) Y5 t. ZPitman estimator, 皮特曼估计量! c9 h/ T$ Z o1 L4 A
Pivot, 枢轴量
5 `6 H: ?! C6 ^! ~Planar, 平坦. h! ]7 h9 k; O! Y5 R/ I
Planar assumption, 平面的假设
: [" L- l! ^* v& m4 LPLANCARDS, 生成试验的计划卡+ c1 r( [8 J# w* t% F% w
Point estimation, 点估计 N; {7 ]+ b% Y; X$ Z j6 n9 Y
Poisson distribution, 泊松分布
( M' K* v( e) @* ?) S) gPolishing, 平滑
4 Z% I; I3 ~- g( C) \3 Z9 T( c+ H5 PPolled standard deviation, 合并标准差. ~; [& q( ~3 J% ?* z% t6 H
Polled variance, 合并方差2 e2 z% ~9 K9 v5 v/ c( P
Polygon, 多边图( }' N1 P7 e' d
Polynomial, 多项式
6 n+ S% u- q, G$ a6 d) JPolynomial curve, 多项式曲线5 a B/ g. n$ r0 r3 L& d
Population, 总体3 r1 ^8 X) J5 G. @% o# P
Population attributable risk, 人群归因危险度
- G& b- P) y" F+ k/ A$ X6 |Positive correlation, 正相关7 u' C) a& d7 r) s
Positively skewed, 正偏 X& f8 w; [+ ^9 d t/ {
Posterior distribution, 后验分布# |; `& u& K& t, F! j2 j
Power of a test, 检验效能
+ G$ S3 P" u; B* n& N1 K# GPrecision, 精密度
8 H3 m: G' Y" D: Q C9 g! ]/ SPredicted value, 预测值6 O( t! m7 S+ @0 R' s$ t
Preliminary analysis, 预备性分析
& H6 N2 p) C" _$ C" u1 kPrincipal component analysis, 主成分分析
) U) ~( F5 o9 p* w% `. \Prior distribution, 先验分布& h: F1 T' p5 m8 b g6 i
Prior probability, 先验概率
O3 Z) B* z/ f& y8 |Probabilistic model, 概率模型& U" r7 ?5 ?& l/ N
probability, 概率
( h! B9 l$ q/ PProbability density, 概率密度0 P4 [! X0 ?* F _
Product moment, 乘积矩/协方差
2 b! z- f& _! l5 H; Z/ HProfile trace, 截面迹图
9 O+ I" O- k/ ]% n1 h+ \$ @4 ] KProportion, 比/构成比
e2 V; X; `5 ~/ U4 nProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
, x, V( J4 x: J* ^6 u: h8 xProportionate, 成比例
( v% r8 o6 S/ g! o4 fProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量( X S7 O( F" y+ D3 y( M1 U
Prospective study, 前瞻性调查
2 p. m' h( l' r, yProximities, 亲近性 8 n" ?. ?- ^9 x9 G# n& Q# d
Pseudo F test, 近似F检验4 x, g, U5 z( p
Pseudo model, 近似模型
' |# H* F) ~" {" H5 y# WPseudosigma, 伪标准差7 c: X0 V# ?4 [: E; ]
Purposive sampling, 有目的抽样
; l; ?4 l/ z! w7 [5 V OQR decomposition, QR分解
1 x1 @' u( w( H6 O+ KQuadratic approximation, 二次近似
- l) N8 y) R1 d% ]6 z' g! j0 iQualitative classification, 属性分类
$ f/ M! d: z1 r/ ]% ZQualitative method, 定性方法
* X" Y f) w- S$ P( EQuantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
+ V+ a* V( S0 f2 S- YQuantitative analysis, 定量分析7 u1 Y B! U0 e; z4 w l. N+ `
Quartile, 四分位数
* b! O* e/ `0 [7 V( M K& [# VQuick Cluster, 快速聚类6 S+ D3 T# F* z+ Y- J
Radix sort, 基数排序- a) {4 K$ x3 g2 s: s* F1 v. G
Random allocation, 随机化分组# J& b- L$ l# V/ A
Random blocks design, 随机区组设计
. i0 V* k0 G$ |, u6 {. w' v( URandom event, 随机事件
# x5 X. }; @0 }3 S' y" wRandomization, 随机化- x+ ]" Y( ~, E
Range, 极差/全距4 j7 q# p6 A7 P1 a1 b, D; w5 @
Rank correlation, 等级相关5 e. L' a( E! X- s( O/ R, o
Rank sum test, 秩和检验8 d. p+ b& h+ r- w
Rank test, 秩检验9 {' V8 P/ R4 F" A9 X x8 M
Ranked data, 等级资料
. q4 G! X# R# ORate, 比率
3 l5 c9 Q/ V. KRatio, 比例
# a. i0 o2 z- s( A: NRaw data, 原始资料
6 c8 A) Q' @2 n( PRaw residual, 原始残差
5 O }( p9 a6 H8 X, ~Rayleigh's test, 雷氏检验
- g0 y+ j' O; e" k, `1 I+ |Rayleigh's Z, 雷氏Z值 ' V9 q6 U% I7 u$ j3 q- M
Reciprocal, 倒数1 \/ V8 `5 ]; ?+ _2 _( N
Reciprocal transformation, 倒数变换# P7 n" ~, ]' D9 z$ ~
Recording, 记录
a9 e$ E* w, G. wRedescending estimators, 回降估计量
" z$ G* F( y3 n% w |+ g+ ]Reducing dimensions, 降维
7 f/ ^2 S* X( k. w' O! ?Re-expression, 重新表达
! s* n! e ~0 c9 Z+ ~+ m8 lReference set, 标准组
8 G: z* S* @. N( n# z% F8 \, R7 DRegion of acceptance, 接受域
6 @: b! J5 Z+ |6 P# ARegression coefficient, 回归系数
! {/ V( P2 e$ v4 ?5 JRegression sum of square, 回归平方和$ p7 q% D" Q8 I/ h+ \
Rejection point, 拒绝点; L( ?- b1 |6 Y
Relative dispersion, 相对离散度; F4 `; S4 z# h
Relative number, 相对数
) x7 l; x. W6 L! l& L! K0 P( P& |Reliability, 可靠性) {3 O2 S% G: ~" X' j1 j9 Z7 ?& I7 ^
Reparametrization, 重新设置参数
; q% Y; E" C9 @9 ~' X( Z# vReplication, 重复$ x' ~: `+ ~4 i& z/ k0 j6 n* o
Report Summaries, 报告摘要
' |' D- b' \3 V8 L5 G, k: R, AResidual sum of square, 剩余平方和0 I' p! S# j: ~4 d4 I
Resistance, 耐抗性0 v7 V+ p( P- L
Resistant line, 耐抗线
; q3 w# y/ a* | A9 a9 N4 u3 [7 s2 qResistant technique, 耐抗技术4 v7 L- X; T- `' m8 Y; c, @) `8 f4 }
R-estimator of location, 位置R估计量
4 V3 t- ]& |$ u9 RR-estimator of scale, 尺度R估计量
: |" d1 ^" c9 H* }/ DRetrospective study, 回顾性调查
6 ` Z' x; m, X7 R. y4 r* bRidge trace, 岭迹
- |8 r: a1 M! D" F/ e4 PRidit analysis, Ridit分析% q. ^; A; q! M
Rotation, 旋转1 _+ ~, M! H; X' M7 a, j0 r
Rounding, 舍入9 Q; x1 k- ]2 Y2 r" c& h9 q6 J* Z5 \
Row, 行
2 ~4 V7 w; S D' ~# c+ p3 _Row effects, 行效应
( v V+ p6 c3 NRow factor, 行因素8 u! f7 O5 C: q
RXC table, RXC表
4 P! U4 t! M. P) L; GSample, 样本
6 u& `0 _* q$ ASample regression coefficient, 样本回归系数: A2 C- V9 E% }/ K* K& k
Sample size, 样本量! Y8 m2 I* P `5 m' r& N
Sample standard deviation, 样本标准差
1 ^* [4 u5 y" M( J; z! V. D3 TSampling error, 抽样误差
4 J# v) l. Q* W q# E9 |' YSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包- ]7 j! ]- o4 ~' |6 H- g% ?
Scale, 尺度/量表
" u6 q: H7 |. T2 ?' h) mScatter diagram, 散点图
% e, I% `& p3 }. z. Q4 NSchematic plot, 示意图/简图
+ E4 g9 ~. {; Y1 qScore test, 计分检验
7 P/ W$ u1 @' [6 Y# L8 D8 MScreening, 筛检
4 {3 I) c4 T! h" F! GSEASON, 季节分析 0 L' A8 M* t+ D" E1 M8 k2 ~
Second derivative, 二阶导数
: t0 Q3 Y3 v$ W. ~! jSecond principal component, 第二主成分/ R$ U+ Q# x! U& k+ P
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型
7 `# m9 @8 |8 DSemi-logarithmic graph, 半对数图! n8 O* W0 u. A4 K9 t, d5 F
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸1 J/ H& f% u6 ?/ e9 q
Sensitivity curve, 敏感度曲线
* o5 G( N6 `2 D9 P, S& ]8 @' ?Sequential analysis, 贯序分析
& P$ \) F& Y0 i" U1 [Sequential data set, 顺序数据集
! ?5 e7 @0 T- Y7 x/ Y( K4 B4 k- KSequential design, 贯序设计6 i+ o) w" g0 W/ X
Sequential method, 贯序法/ e! O( `7 ^8 S
Sequential test, 贯序检验法
2 H: @. m- u2 g0 b9 c0 KSerial tests, 系列试验
7 w1 }- \& K4 pShort-cut method, 简捷法 0 r+ N. O' c7 _$ `. n4 f
Sigmoid curve, S形曲线# E+ I2 F( P0 s3 R7 N/ N! i
Sign function, 正负号函数
3 k% z/ N, J" `$ Z8 x6 iSign test, 符号检验
' _; B" p/ ]) _' {0 l+ }. m9 `Signed rank, 符号秩8 i; j5 e* c- \2 ^
Significance test, 显著性检验
% p5 M4 H4 C1 ^: p' ^Significant figure, 有效数字% Q7 I" |. f# J0 @! T, b! v
Simple cluster sampling, 简单整群抽样
3 h& I5 N# \: ?Simple correlation, 简单相关5 n2 u a3 @0 D" Y6 [) ?# e" b
Simple random sampling, 简单随机抽样8 J& J6 S: t( }: v- ?
Simple regression, 简单回归% j/ ~1 G( Q L- L- g; t
simple table, 简单表: X x. {; a: L: w
Sine estimator, 正弦估计量( a: x; `: U1 t6 y C j3 z4 M
Single-valued estimate, 单值估计6 o. X2 l" G1 h5 t& I
Singular matrix, 奇异矩阵# r3 d7 B& C0 W
Skewed distribution, 偏斜分布
8 F. H. g5 S# \Skewness, 偏度
/ J9 k: ?: u8 \: j+ YSlash distribution, 斜线分布
# ]+ m+ ]4 S- d! c; i$ N9 T! [: @Slope, 斜率& F5 D5 O0 {. C( t. W
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验
1 n* _' n: R8 o P3 XSource of variation, 变异来源2 s' v7 [9 O7 \2 ~% @5 U, I
Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
" W- w- f' G6 N5 X2 Z1 GSpecific factor, 特殊因子
) e, {% g. [* p' FSpecific factor variance, 特殊因子方差
8 P/ D3 @$ ^2 r2 d+ B* p$ aSpectra , 频谱
- d6 J9 w& g3 J+ P* {Spherical distribution, 球型正态分布/ a. A) D; {5 n5 w
Spread, 展布% q, B& g" i$ y! ^7 r# ^! Z" A( Z
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
: \7 j* Y. I6 c" w" KSpurious correlation, 假性相关
3 z# w$ r" l1 gSquare root transformation, 平方根变换
3 `( R4 T0 Y/ a* T& NStabilizing variance, 稳定方差% u& W6 Q% Z0 h
Standard deviation, 标准差
5 X7 j- j8 s) G" Y c. @Standard error, 标准误' B3 i8 n% Q9 V I
Standard error of difference, 差别的标准误
& b8 T& [: r0 D' F1 HStandard error of estimate, 标准估计误差
; I% @- D6 V- FStandard error of rate, 率的标准误
, ]( p% W* J: |3 d! B6 o; {% dStandard normal distribution, 标准正态分布3 R, C: f! Z2 g9 w! W
Standardization, 标准化& A+ D$ |: m% R8 F4 l: u; m
Starting value, 起始值3 t8 g; |1 H, ?+ o' s- _
Statistic, 统计量3 \) D$ S# Y; q3 \) J
Statistical control, 统计控制# e' m, D1 c8 S7 R8 h7 n
Statistical graph, 统计图+ G/ d# m: Z H. E! y
Statistical inference, 统计推断 F3 O2 f3 A6 Q% b1 g7 a/ j: | U
Statistical table, 统计表
1 i$ ]8 y& [- h7 y9 L) C( eSteepest descent, 最速下降法$ j8 l( Z0 S% [2 g7 u4 l# V/ j
Stem and leaf display, 茎叶图% E7 D/ Y8 \6 {3 O" o
Step factor, 步长因子
& a7 l" ^4 R" }# n6 z5 zStepwise regression, 逐步回归3 ~. o5 b7 T# Y, g5 _/ z3 Z1 [
Storage, 存( n) n7 a' n+ l: \" h
Strata, 层（复数）& n6 z( i7 s4 Z/ p1 ^% ^
Stratified sampling, 分层抽样! u- b( X3 h7 j6 J& U- H* l/ d
Stratified sampling, 分层抽样
2 _9 F$ S! y) [/ \9 f- p( _9 ]Strength, 强度* b) ] R. _$ ~# g! C& P- _
Stringency, 严密性 g- T3 I, T) j2 \* I
Structural relationship, 结构关系3 ]6 Y' \) w8 U$ z+ M
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
5 Z1 \, `- v) e( V+ @1 pSub-class numbers, 次级组含量6 j9 k6 h8 S. K# ~# v
Subdividing, 分割
4 c2 w* t3 z! X# |- U, q: `Sufficient statistic, 充分统计量2 c' @: Z/ Y9 l- Y$ g. H
Sum of products, 积和- m6 N( @+ n* K* T7 P
Sum of squares, 离差平方和2 h, ^. m1 L" X3 M5 W
Sum of squares about regression, 回归平方和: d( k+ a+ I" \. B
Sum of squares between groups, 组间平方和& Z& x+ O! E) u; |' ?+ ^# L$ v/ t
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
2 ?" X' g/ Z' r) v3 GSure event, 必然事件! S0 X4 d0 E7 A) \
Survey, 调查
, M( b( B1 b+ D a& E$ }, ~Survival, 生存分析7 B" m- ]" X8 `! ~: C$ p, J
Survival rate, 生存率
! s, R1 c l+ D( z4 A1 e8 ?/ NSuspended root gram, 悬吊根图, o. p) ]2 d7 b2 }) u4 Y/ q- L6 r
Symmetry, 对称
5 f2 p8 F, b, r* q5 |+ l$ d% N' ISystematic error, 系统误差. V- Q" n/ V& E( a+ }' [
Systematic sampling, 系统抽样0 S6 ]: c: a$ F' d+ x0 U4 k
Tags, 标签
8 |$ Q; B/ |& Z* t$ }# KTail area, 尾部面积0 ~5 n3 }" b/ x9 E2 U
Tail length, 尾长+ |+ a! b3 E: ^& C) A# p: J
Tail weight, 尾重
, z$ w' {. d% K, Q, i; V0 G* x. lTangent line, 切线
x$ `& M4 ]/ o2 Y/ bTarget distribution, 目标分布 p3 @ s% U1 J7 n
Taylor series, 泰勒级数! o) p# L: `* U2 \% j8 P
Tendency of dispersion, 离散趋势
& A0 _# K, [1 i' FTesting of hypotheses, 假设检验5 b2 m1 t7 F3 L: r- D0 W$ z/ N& K2 O
Theoretical frequency, 理论频数
& Z( q6 E* o1 i7 K" ~& l, ~Time series, 时间序列
* o: S; O2 N% g) \! x6 ?Tolerance interval, 容忍区间
; r1 M0 V% t& k. yTolerance lower limit, 容忍下限7 |8 \% u# ^5 w% z' M
Tolerance upper limit, 容忍上限: V' S; w8 @7 V5 n( r) F
Torsion, 扰率' v5 o- O) j7 u
Total sum of square, 总平方和/ |4 L9 @9 R4 e4 t' i1 y4 [
Total variation, 总变异
. \ F- {' c F) M. YTransformation, 转换
$ v2 x9 ]4 O' @Treatment, 处理
) z- u- J R7 n9 M7 |& ATrend, 趋势) T" E" x4 a: H2 | J
Trend of percentage, 百分比趋势. ^$ C! t% ]% j: Y, h; x, g3 d
Trial, 试验1 F9 R+ p; v+ I7 \+ ^
Trial and error method, 试错法$ I: o6 E9 H! ?+ O$ g! p* u
Tuning constant, 细调常数5 G5 T! w. b+ E: k$ {
Two sided test, 双向检验; p; y$ O1 B* {! D0 ]! S
Two-stage least squares, 二阶最小平方
: X, z; Y" P7 y' y! @# X( S3 cTwo-stage sampling, 二阶段抽样; E# y- L" U! @! O6 x1 l
Two-tailed test, 双侧检验
" m: f. v+ T( N3 {5 e7 `# TTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析+ u; z) |0 r% K; `
Two-way table, 双向表1 G& r* P G: o" i, Z+ D
Type I error, 一类错误/α错误1 D9 E; H8 q7 ~2 f+ h
Type II error, 二类错误/β错误
/ n( e1 b# Q( ?7 cUMVU, 方差一致最小无偏估计简称2 [% A3 b3 O5 U) V, }* {
Unbiased estimate, 无偏估计
# x& d/ |( T7 l4 Z0 s8 \Unconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
) Y# { I6 y Y( `# Q) t& u. xUnequal subclass number, 不等次级组含量1 H" v1 E! q! H
Ungrouped data, 不分组资料
5 U* W' Z- D0 d3 k% }1 [+ V) zUniform coordinate, 均匀坐标1 Z* g8 N1 w* G" x7 _! M
Uniform distribution, 均匀分布
1 G7 O$ y: g ^1 {& e- e; ~Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计- C0 ]& }* N4 q" Z0 D
Unit, 单元
/ E" ?9 ]/ _$ b: ?2 l8 ZUnordered categories, 无序分类 g/ v+ ^8 a: X4 B4 v6 a
Upper limit, 上限' H( X( `& m7 b4 X2 S# G' \
Upward rank, 升秩
6 ?/ H8 }4 o, [3 e% H/ @; ^Vague concept, 模糊概念$ c0 F, c; s; H+ } L) f
Validity, 有效性
0 m& p: O. C! g7 @; UVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
, N1 v! t+ c* Y7 d7 p# e4 o$ [5 @# aVariability, 变异性) q7 x) o+ K/ X( D! y5 h4 \
Variable, 变量# \& e5 h9 ~) M) C& C/ c, a
Variance, 方差
' {, j7 J" L9 i9 ]* T) l" YVariation, 变异
% u" d8 v* W/ b: k) a1 r( f4 O1 iVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
0 w8 H: i- `/ R5 L& J) RVolume of distribution, 容积( q& z4 G: a* A6 M6 f
W test, W检验- G6 i1 ]5 |: K
Weibull distribution, 威布尔分布
, O: v! }8 M0 Y x4 DWeight, 权数
( P! v$ Z/ g1 H) kWeighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验% ?2 n7 E( Y" u: P4 _0 n
Weighted linear regression method, 加权直线回归! D1 [4 Z0 i* P
Weighted mean, 加权平均数
! P- z D3 z' J/ F- WWeighted mean square, 加权平均方差" p7 n: e2 M" G# V+ @
Weighted sum of square, 加权平方和4 _. [: ?1 Y% A* l( N% w/ m' l/ w
Weighting coefficient, 权重系数) ]' P3 e! G6 k. b# k5 I
Weighting method, 加权法
3 \$ D, z% n9 MW-estimation, W估计量) y% e/ d' M: ^0 d8 `9 i0 h& T
W-estimation of location, 位置W估计量
7 V- E) n6 x5 hWidth, 宽度2 k6 c# m# D" g! q; V
Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
9 E4 g# P4 m8 H9 G Q( lWild point, 野点/狂点
$ j0 j* Q& k0 YWild value, 野值/狂值
$ h9 I' G: v4 f3 ?) ~6 \. xWinsorized mean, 缩尾均值# g+ m5 \! q) v* c
Withdraw, 失访 3 g! J8 ~4 q) a
Youden's index, 尤登指数0 |0 H" g( B& G
Z test, Z检验3 i. X0 Y) R) @1 _
Zero correlation, 零相关 q& |! k, |& y4 D1 r. F
Z-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
